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数据反馈」 求网络营销数据分析的技巧 「全网营

2020-04-12 14:12网络营销技巧 人已围观

简介其他答案:基于历史数据、投放数据、效果数据分析及对市场认识的更新,有步骤的调整关键词、创意、账户结构、网站构架和内容、运营流程等不同层级,以达到或超越之前制定的推广...

  其他答案:基于历史数据、投放数据、效果数据分析及对市场认识的更新,有步骤的调整关键词、创意、账户结构、网站构架和内容、运营流程等不同层级,以达到或超越之前制定的推广标准。如有不可控因素存在,或预期与实际情况差异较大,需要回到目标制定步骤进行基准点的调整并与各方达成共识。采用topbox智投分析工具记录历史数据生成数据对比,找不同,找适合推广的渠道方法。

  1、传播范围最广 网络营销的传播它不受时间和空间的限制,它通过国际互联网把企业相关营销信息24小时不间地传播到世界各地。只要具备上网条件,任何人,在任何地点都可以阅读。这是传统媒体无法达到的。 2、工作感悟及心得体会交互性强 交互性是互联网络媒体的最大的优势,它不同于传统营销通过纸媒体将信息单向传播,而是信息互动传播,用户可以获取他们认为有用的信息,厂商也可以随时得到宝贵的用户反馈信息。 3、针对性强 根据分析结果显示,网络营销的受众是最年轻、最具活力、受教育程序最高、购买力最强的群体,网络营销可以帮您直接命中最有可能的潜在用户。 4、受众数量可准确统计 利用传统媒体做营销推广,很难准确地知道有多少人接受到推广的信息,而在INTERNET上可通过权威公正的访客流量统计系统精确统计出每个客户的营销页面被多少个用户看过,以及这些用户查阅的时间颁布和地域分布,从而有助于客商正确评估营销效果,审定营销策略。 5、实时、灵活、成本低 在传统媒体上做营销发布广告后很难更改往往也须付出很大的经济代价。而在INTERNET上做营销,发布网络广告,能按照需要及时变更广告的内容。这样,经营决策的变化也能及时实施和推广。 6、强烈的感官性 网络营销的载体基本上是多媒体,超文本格式文件,受众可以对某感兴趣的产品了解更为详细的信息,使消费者能亲身体验产品、服务与品牌。收起回答

  其他答案:随着经济的发展和网络的普及,企业全网营销价格,企业全网营销已经成为众多商家和企业的营销选择,基于互联网的营销方式,其受众范围广,营销成本低,宣传效果强的拥有可监测性。 首先要想清楚企业做全网营销的目的和重点 先说说企业为什么要做全网营销?企业做全网营销的目的无非就是,一扩大品牌知名度,让更多的客户知道;二、打通销售通路,产品卖的更多,渠道更广,从而企业带来丰厚的盈利。以上是两点最重要的理由,其余还有为了规范市场、梳理分销渠道等等。 现在共享经济发展的越来越好,共享广告也走进大众视野,美哇共享广告,让中小企业免费打广告,达到全网推广的目的,并且广告展示去向可查询,没有中间商赚差价。 除此之外,传统的互联网营销方式有: 1、内容营销:不断创造用户真正喜欢的内容才是营销的根本。 2、优质的网站:优秀的内容、良好的用户体验及转化路径、美观的界面、良好的移动端配适等,这些都是一个优秀的网站必须具备的。 3、搜索引擎营销:搜索引擎优化尤为重要,通常是成本最低、效果最好、客户获取最多的营销渠道。 4、社交媒体营销:微信、微博的重要性不言而喻,但其他小众社区及行业社群同样重要。 5、在线媒体曝光:在各大媒本平台、新闻媒体、各大网站有足够曝光。 6、在线名誉管理:做好品牌名誉管理,展现良好形象。 7、多媒体内容营销:图片、视频、音频等多媒体的内容的传播会让你有意想不到的收获。 8、aso移动端应用优化。 9、邮件营销:针对自有客户群的邮件营销与关系管理效果非常突出。 10、数据分析:无论多么卖力,好的数据分析体系是基本。

  大数据营销(很多人都喜欢这么称呼),这个常常和adx,dmp,dsp联系在一起。我在“市场/运营/营销人,你的运营之路该何去何从?(上)”中提到广告营销(高大上的叫法是大数据营销),这一篇就顺着这个掰扯。

  很多人总是把大数据营销和全网营销混在一起,认为广告的全网覆盖就是大数据营销,因为“大而全”嘛。也有人总是认为做好单一的网站或者微信号的运营和数据分析就是大数据运营了,这样的理解都是片面的。当然能把微信上或者网站上一整套流程跑通并有效运营也是一件了不起的事。我见过很多企业单一的渠道都不能完全闭环运营。

  大数据营销到底是什么呢?看了很多网上的搜索结果,要么太空了,要么太偏向dsp了。我的看法:大数据营销是基于已有数据,通过多种渠道去接触客户,并做完全反馈的一种独有的动态分析系统(当然也有不完善的地方,欢迎补充完善)。她覆盖从已有数据建客户画像模型,从渠道阵地建立接触客户全路径,从动态数据反馈调整围攻方略,做导购的技巧与方法从感性或理性角度的精品数据分析,从业务前端反馈汇总单点数据,从已有小数据模型预测未来数据走向,从覆盖与互动数据获取品牌指数等一系列动态分析过程。

  粗犷的说月饼的销售途径从移动端,pc端或者说从微信公号和网站两个方向互相影响,我们很难以单一渠道去衡量活动的好坏。这就要求大数据营销模块中数据分析这个模块可以覆盖两者的衔接点。网站的前端展示,pv,ip,uv,中端的页面停留时间,互动数,如何提升销售业绩末端的成交数据分析,包括地域,时间等一系列用户画像与场景的完善补充。此外,销售终端的成交情况既是营销效果的去向之一,也是数据来源非常重要的一块。营销活动直接可能促使销售来源分配到指定销售员,销售本身产生的单子也要分析哪些数据可以影响到销售的成单,相辅相成。

  回到adx中来,广告主想要少花钱,资源方想要多赚钱,这个作为adx运营的基础逻辑。目前大公司都有自己的平台,腾讯adx,阿里tanx,百度bes,新浪sax等等。所有用户都要上网,这个就是客户获取的起点,门户网站,自媒体,各种终端app,论坛等互动平台。

  我们简单做次比喻,net是日用品,ssp是一个个杂货店的小二,dsp是广告主家的管家,adx是一个集市,小二去集市找推销东西给管家,管家去集市找小二买各种日用品。就是这样一个逻辑。是不是更容易理解了,哈哈。

  Adx中有几种模式:AdNetwork,通俗理解解释广告联盟,像百度网盟,360网盟;RTB,剩余流量公开竞价,可以理解成可以买人而不仅仅是买流量;PDB,这个就是传说中的“保价保量”;PD,就是“保价不保量”;PA,简单说就是好价钱,找好广告主。

  Ssp有固定广告位,轮播广告位,开屏广告,视频中各种植入广告,文章下方广告,等一系列展现形式。就是除了正常访问内容,剩下的千万变化的广告,统统划在ssp里。千人千面,千人一面都可以按照你的要求去做。

  Dsp,分为cpc(按点击收费),cpm(按展现收费),cpa(按表单收费),cps(按成交收费)等一系列收费模式。企业如何选择,要因地制宜。自己去试,试了才知道。营销是一门艺术,没有100%标准,也不能100%量化管理。Dsp可以去销售转化,但是很多时候无法满足展现品牌主展现需求,像宝马,屈臣氏一些大的品牌广告主,已经超越一般小广告主对于展现的要求,更多的时候要独家,最优质的曝光,最有效时间的互动。

  “别再跟我提CPC了,很多东西没法通过点击衡量,品牌的知名度、美誉度、忠诚度怎么用CPC衡量?”因此需要对大客户提供整合营销的解决方案。之前听一个朋友说,每个月花费一万多的广告费,一点效果没有,优质流量都给了大广告主了。虽然是在抱怨,但是确是有一点道理的。那是不是小广告主在网上就是一杯羹也分不到了呢?必然不是。我们再想一想广告主想要少花钱,资源方想要多赚钱这句话。

  广告主不断优化自己的运营,想降低运营费用,这个并不是直接费用的降低,而是比值的上升。例如原先做一条广告1W次展现,300次点击,10次成交。优化后变成1W次展现,600次点击,20次成交。降低的是平均点击价格,也就是互动量不断增大,钱并没有减少。甚至在这种情况下,看到了效果,广告主投入更多的费用,这就实现了“广告主少花钱,资源方多赚钱”的逻辑之中。

  另一种相反的情况是,展现1W次互动量几乎为0,资源方认为你的产品并不是很受关注,不愿意给你优质流量,那么就进入槽糕的循环之中,要么,给你更少的展现量,相应的点击量更少,成单的概率也下降。要么持续给你剩余流量,虽然展现量变多了,点击量变多了,实际上效果并不是很好。

  采用两层模型(人群画像x人群转化):新生儿出生数=Σ各年龄层育龄女性数量*各年龄层生育比率(两层模型,具有两个层面的模型。)。

  从数字到数字:根据前几年新生儿出生数量数据,建立时间序列模型(需要考虑到二胎放开的突变事件)进行预测。

  找关联指标,如婴儿类用品新增用户是新生儿出生的关联指标。新生儿出生数=某宝平台的婴儿类用品的新增活跃用户数量*新生儿家庭转化率。可以根据平台往年数据推算出新生儿家庭转换率,最后得出新生儿出生数。

  首先采用“两层模型”分析:对用户进行细分,包括新老、渠道、活动、画像等多个维度,然后分别计算每个维度下不同用户的次日留存率。通过这种方法定位到导致留存率下降的用户群体是谁。

  a. 内部因素分为获客(渠道质量低、活动获取非目标用户)、满足需求(新功能改动引发某类用户不满)、提活手段(签到等提活手段没达成目标、产品自然使用周期低导致上次获得的大量用户短期内不需要再使用等);

  b. 外部因素采用PEST分析(宏观经济环境分析),政治(政策影响)、经济(短期内主要是竞争环境,如对竞争对手的活动)、社会(舆论压力、用户生活方式变化、消费心理变化、价值观变化等偏好变化)、技术(创新解决方案的出现、分销渠道变化等)。

  技术接受模型提出了两个主要的决定因素:1)感知的有用性(perceived usefulness),反映一个人认为使用一个具体的系统对他工作业绩提高的程度;2)感知的易用性(perceived ease of use),反映一个人认为容易使用一个具体的系统的程度。感知有用性:文案告知用户选择属性能给用户带来的好处感知易用性:a. 关联用户第三方账号(如微博),可以冷启动阶段匹配用户更有可能选择的属性,推荐用户选择。b. 交互性做好。3)使用者态度:用户对填写信息的态度a. 这里需要允许用户跳过,后续再提醒用户填写b. 告知用户填写的信息会受到很好的保护4)行为意图:用户使用APP的目的性,难以控制5)外部变量:如操作时间、操作环境等,这里难以控制

  (2)环境特征:设备(一般伪造假用户的工作坊以低端机为主)、系统(刷量工作坊一般系统更新较慢)、wifi使用情况、使用时间、来源地区、ip是否进过黑名单

  (3)用户行为特征:访问时长、访问页面、使用间隔、次日留存、活跃时间、页面跳转行为(假用户的行为要么过于一致,要么过于随机)、页面使用行为(正常用户对图片的点击也是有分布的,假用户的行为容易过于随机)

  (4)异常特征:设备号异常(频繁重置idfa)、ip异常(异地访问)、行为异常(突然大量点击广告、点赞)、数据包不完整等

  两层模型:细分用户、产品、渠道,看到底是哪里用户流失了。注意由于是用户流失问题,所以这里细分用户时可以细分用户处在生命周期的哪个阶段。(用户生命周期:引入,成长,成熟,休眠,流失。)

  指标拆解:用户流失数量 = 该群体用户数量*流失率。拆解,看是因为到了这个阶段的用户数量多了(比如说大部分用户到了衰退期),还是这个用户群体的流失率比较高

  a. 内部:新手上手难度大、收费不合理、产品服务出现重大问题、活动质量低、缺少留存手段、用户参与度低等

  老用户流失:原因可能有到达用户生命周期衰退期(自然流失)、过度拉升arpu导致低端用户驱逐(刚性流失)、社交蒸发难以满足前期用户需求(受挫流失)和竞争产品影响(市场流失)。老用户有较多的数据,更容易进行流失用户识别,做好防止用户流失更重要。当用户流失后,要考虑用户生命周期剩余价值,是否需要进行挽回。

  同样的套路:1)两层模型:进行用户群体、产品、渠道细分,发现到底是谁的GMV提升了2)指标拆解:将GMV拆解成乘法模型,如GMV=广告投放数量广告点击率产品浏览量放入购物车率交易成功率*客单价,检查哪一步有显著变化导致了GMV上升3)内外部分析:a. 内部:网站、产品、广告投放、活动等b. 外部:套PEST等框架也行,或者直接分析也行,注意MEMC即可

  这一题要注意,GMV流水包括取消的订单金额和退货/拒收的订单金额,还有一种原因是商家刷单然后退货,虽然GMV上去了,但是实际成交量并没有那么多。

  进一步细分,如玩家数量 = 老玩家数量 * 活跃度 + 新玩家数量 * 留存率等。然后对各个指标与以往的数据进行对比,发现哪些环节导致收入下降

  如何提高:基于乘法模型,可以采用上限分析,从前往后依次将指标提升到投入足够精力(假设优先分配人力、经费与渠道)后的上限,然后分析“收入”指标的数值提升。找到数值提升最快的那个阶段,就是我们提高收入的关键任务

  13.现在有一个游戏测试的环节,游戏测试结束后需要根据数据提交一份PPT,这个PPT你会如何安排?包括什么内容?这里可以套AARRR模型:获取用户(Acquisition)提高活跃度(Activation)提高留存率(Retention)获取收入(Revenue)自传播(Refer)

  14.比如你对楼市不熟悉,现在要你去做一个像58同城之类的,卖房的中介,电商,你会如何进行分析。(1)商业模式分析:中介做的是双边市场生意,通过解决市场信息不对称下的信息流动问题,降低买方和卖方的交易成本,从而创造盈利空间(2)需求分析:a. 买方需求分析:低价买好房,对时间的需求有快的和慢的b. 卖方需求分析:房子卖高价,对时间的需求有快的和慢的(3)进入条件分析(套SWOT分析法(态势分析法)也行):a. 自身条件b. 竞争对手c. 市场增长规模(4)进入策略分析:a. 自身目标b. 目标拆解c. 分析目标达成的可能性,预估将来一段时间,好/正常/坏条件下的目标达成情况d. 得出结论:是否进入该市场

  15. 某业务部门在上周结束了为期一周的大促,作为业务对口分析师,需要你对活动进行一次评估,你会从哪几方面进行分析?(1) 确定大促的目的:拉新?促活?清库存?(2) 根据目的确定核心指标。(3) 效果评估:a. 自身比较:活动前与活动中比较b. 与预定目标比c. 与同期其它活动比d. 与往期同类活动比(4)持续监控:a. 检查活动后情况,避免透支消费情况发生b. 如果是拉新等活动,根据后续数据检验这批新客的质量

  销售数据分析:指销售收入、销售额、销售单产等与销售活动直接相关的数据分析:与经营分析的区别是销售分析粒度更细,频次更密要求速度更快;

  营销/市场数据分析:指企业营销/市场活动的投放、反馈、效果相关数据的分析,运营分析可归入这一类,也可归入产品类;

  经营数据分析:监控企业的运行情况,目标是发现企业经营活动中的问题,主要关注点是销量/销售额总体时序变化、地区分布、总体

  销售数据分析:目标是保证完成销售任务,监测销售效率低的原因,提出解决办法,主要关注时序进度、落后原因、销售单产情况等;

  营销/市场数据分析:目标是了解投放效果,优化投放计划,提升投放效率,关注点主要集中在ROI相关的指标;

  核心一:绝大多数分析都是针对人(内部人员和客户)、财(收入,支出)、物(产品,服务)三个对象进行的,所有的基础分析指标

  分布:指标在不同层次上的表现,包括地域分布(省、市、区县、店/网点)、用户群分布(年龄、性别、职业等)、产品分布(如动感地带和全球通)等;

  对比:包括内部对比和外部对比,内部对比包括团队对比(团队A与B的单产对比、销量对比等)、产品线对比(动感地带和全球通的ARPU、用户数、收入对比);外部对比主要是与市场环境和竞争者对比;这一部分和分布有重叠的地方,但分布更多用于找出好或坏的地方,而对比更偏重于找到好或坏的原因;数据分析培训

  果农第一年在10亩地中试验,的确可以达到30%的提升。第二年全量使用,结果只有5%的提升,这是什么原因导致的?想出一个方法评估这一个肥料线.果农拉西瓜出去卖。拉100斤西瓜,然后每斤成本5元,卖10元一斤,卖完了所有的西瓜,赚了500元。请问果农怎么提高收入?(每天都只有100斤西瓜的供应量)

  29.提高单价,会导致销量降低。假设,销量与单价之间满足销量y=a*单价x+b的函数。果农最大收益是多少?果农要用什么策略来提高价格?

  30.抖音要现在有两个新功能,直播跟私信。你怎么利用这两个功能的现状来评估,应该重点推广哪一个功能(面试官有提示,这两个功能类型不同之类的)你推广了这个功能之后,怎么评估推广的效果

  31.对这两个功能做abtest(可能我自己挖坑说了abtest),怎么控制实验组,对照组的人数(目前假设抖音日活1.5亿人)

  32.17年,网上找客户方法12月抖音,IOS用户的平均停留时长翻倍。已经发现:1.机型越新的用户,涨幅越大;2.安卓用户没有发生这个情况;3.这期间没有运营活动。分析这一现象的原因。

  33.订单量下降什么因素影响? A:基于对业务的理解。内部原因:经营问题,设计问题;外部原因:天气原因,整个大环境影响,其他竞争对手采取行动等

  什么是业务,借用某个大V的定义,就是把产品,以合理的方式,通过渠道,卖给用户,赚取利润。所以业务基本就分为这几类:产品、运营、渠道、用户、利润。

  主要是产品迭代,更多是关注用户的使用情况。没有一个产品刚出来就是完美无缺的。产品迭代需要三个方面的数据支持:用户量、客群结构、功能点使用情况。

  各种push啊、公众号、微博、品牌方。主要目的是:通知用户某些事情、唤醒用户、与用户互动、做活动

  需要重视的是,夹点。指的是用户损失潜在收益的地方,比如电商购买付费的路径,分析用户在哪一步停止付钱。

  65.假设Y公司预计一年内要采购1万台服务器,目前有两种采购策略:1.在一季度一次性完成采购;2.划分为4个季度逐步完成全年采购。试分析两种采购的优缺点,以及你选择哪一种采购方案,说明决策理由。

  一次性采购会产生大量固定成本和应付(若非现结,且假设一次性大批量采购折扣更优惠)导致当月净利润率低,后续的成本来自折旧。

  若一次性采购立马可以full capacity运行,那分批显然不可取;而若需求不固定,则分批采购能更好的控制成本,按需花钱嘛;分批采购时,比如,Q1固定成本2500,Q2固定成本2500+Q1的折旧费用,假设500,就是3000,但这时候很可能Q1的2500已经产生了收益,那Q2

  另外,硬件会降价(摩尔定律)到最后Q4,可能原型号服务器已经降价,或者市面上有更好的新型号服务器出售,性价比更优,那选择起来更灵活

  一次性10000台意味着空间+人力+电力+调试测试等大量开支,服务器后续仍然需要有人员维护,这笔开支会比较庞大;分批次部署,1是积累部署经验,锻炼运维团队,2是可以以较少的人员(max部署和运维人员数量,方案2小于方案1)完成部署

  一次性10000台采购,意味着报废的时候也是10000台(接近这个数字),分批则每季度报废一批,显然后者操作更灵活,对业务冲击和影响更小(比如数据库迁移等)

  6)一次性投入10000台和分批2500的,前者资金占用量大,资金成本高,分期付款,占用资金小(资金成本可以按年化8%-10%来算)

  工欲善其事必先利其器,介绍一些第三方工具,都是我平时做互联网行业分析时会用到的,相信也能帮大家在信息获取和分析方面提高一个层次。

  的数据分享平台。在这里,你可以研究关键词搜索趋势、洞察网民兴趣和需求、监测舆情动向、定位受众特征,缺点是移动端可能不太准,毕竟百度PC端才是大头,另外一个就是年龄方面可能会有误差,存在未成年的低龄用户用高龄家长账号和电脑上网情况。

  的数据分析统计平台,在这里你可以查看全网热门事件、品牌、人物等查询词的搜索热度变化趋势,掌握网民需求变化。与百度指数有所不同的是,搜狗指数还可以看微信热度(与微信指数不同)。缺点与百度指数差不多,而且没有人群画像、需求图谱等,功能较少。

  的大数据展示平台,可通过搜索关键词,快速获取热度趋势、理解用户真实需求、了解关键字搜索的人群属性。与上述指数工具有所不同的是可以看曝光量及24小时趋势关注的变化,缺点是没有移动趋势和PC趋势的区分。

  简介:虽然腾讯不是搜索引擎,但它产品体系本身也有海量数据,姑且归类在这。腾讯浏览指数上线年,是业界首个基于

  ,以全面、实时的用户泛浏览行为大数据为基础,能够为行业提供最真实准确的用户洞察,趋势分析,是企业和个人快速把握热点趋势、洞察用户、塑造品牌的智能数据分析平台和专业营销辅助工具,与上述指数工具不同的是TBI腾讯浏览指数还有综合、自媒体、传统媒体、搜索指数四种的细分,并且人群画像里还有学历、星座分布。缺点是只有基于移动浏览行为的数据,缺乏PC数据。

  ,建立权威的关键词排行榜与分类热点门户,实时更新网络热点。优点还可以看细分的省市搜索热点,缺点是百度大部分数据是来自PC的搜索行为,有一定局限。

  ,建立权威的关键词排行榜与分类热点门户,实时更新网络热点。功能与百度搜索风云榜相似,缺点是功能没有百度搜索风云榜那么多。

  ,建立权威的关键词排行榜与分类热点门户功能与百度搜索风云榜相似,缺点是功能没有百度搜索风云榜那么多,比搜狗热搜榜模块还少。

  ,建立权威的新闻排行榜,实时更新网易新闻里的热点。有月周日的点击排行榜和跟帖排行榜,细分为新闻、娱乐、体育、财经、科技、汽车、女人、房产、读书、游戏、旅游、教育、公益、校园、传媒、视频、移动等模块,可以看哪类新闻更吸引用户点击跟帖。

  建立权威的微博热搜排行榜,分别有热搜榜、实时热搜榜、好友热搜榜、热点热搜榜、潮流热搜榜、名人热搜榜。

  ,非常强大的一个工具。推荐直接在谷歌浏览器上安装插件使用起来更便捷。缺点是虽然免费版够用了,但如果要更完整的功能需要付费,而付费版本比较贵。

  简介:爱站网除了为站长们提供IP反查域名,Whois查询,PING检测,网站反向链接查询,友情链接检测等站长常用工具之外,还研发出独具特色的百度权重查询功能为站长提供网站百度权重值查询。

  简介:站长的必备工具,经常上站长工具可以了解SEO数据变化,还可以检测网站死链接、蜘蛛访问、HTML格式检测、网站速度测试、友情链接检查、网站域名IP查询、PR、权重查询、alexa排名、whois查询等等。

  ,国外seo工具查外链的不少,但是像这样的综合查询的工具还是比较少的。而且界面十分美观,这个工具包含了流量估测,关键词排名,竞争对手信息,外链的分析等,对出海公司seo和sem十分重要。缺点就是付费版的比较贵。

  ,告诉用户某一搜索关键词各个时期下在Google被搜索的频率和相关统计数据,看趋势热点很好用。缺点就是国内数据比较缺乏,毕竟国内用谷歌的不多,另外谷歌关键字规划师也很好用。

  。借助Google全球商机洞察,一些曾经困扰中小企业的诸如“这个市场的竞争状况如何”、“该地区对产品的需求与另外一个区域相比如何”、“在这个新市场进行广告宣传需要多少成本”等问题,将轻易解决,缺点是一些地区搜索量太小会显示不出来,嗯,也需要梯子,不过这个我现在基本没什么用了。

  包括应用详情功能、竞品分析、各渠道下载量估测、ASO优化、实时热搜榜、各市场榜单实时排名、关键词搜索指数排行、关键词扩展、用户评价追踪等一系列功能。

  简介:国内的第三方APP数据分析工具,分析海量数据,建立多个用户行为指标,反映中国互联网整体和移动互联网市场客观情况,可查看

  ,可以和百度、搜狗、谷歌等PC搜索引擎的数据互补,补入移动端用户人群画像。并会定期发布一些报告。缺点是数据不太精确的问题(关于数据精确问题,三月份腾讯云举办的“云+视界”活动上快手创始人宿华公布过一组数据,称快手87%以上都是90后,性别上男生多一点,性别比例是4.5:5.5,艾瑞搜索到的快手App数据与这个数据相差较大)。

  ,不过缺点是talkingdata的用户画像数据只到今年三月份,而且数据不太精确(关于数据精确问题,三月份腾讯云举办的“云+视界”活动上快手创始人宿华公布过一组数据,称快手87%以上都是90后,性别上男生多一点,性别比例是4.5:5.5,TalkingDate搜索到的快手App数据与这个数据相差较大)。

  这几个模块的统计数据,由于这个入口比较难找,附上网址,感觉是友盟在故意弱化这个入口,另外发现友盟指数的网站打不开了。

  简介:通过企业名称、统一社会信用代码或注册号查询企业信息,包括但不限于营业执照信息、股东信息、工商信息、行政信息、变更信息、人员信息等。

  。缺点就是国内公司的数据比较少,而且信息修改门槛不是很高,以前我尝试过修改一组数据,没想到没什么门槛就修改成功了。

  简介:这三家查询企业的产品功能大同小异。通过企业名称、人物名称可以查看企业信息,包括股权信息、公司工商信息等公开披露的信息,以及关联公司,投资公司、收购公司、法律诉讼、知识产权、动产抵押、招投标、招聘情况等信息。

  ,而且不仅可以查询融资项目,还会讲述一些科技行业和公司或科技人物背后的故事。缺点是国内数据比较缺乏。

  、报名管理和推广、购票验票、活动名单和数据管理等线上工具,可以看本地城市最近有没有什么交流活动,据我观察互联网行业的活动会更多。

  为市政应急与决策,商业建店,个人旅游出行提供决策,缺点是可查看的地段比较少,以厦门为例,只能看到南普陀和第二城闽南印象这两个区域地段。

  简介:只能从微信手机端打开,基于微信的大数据分析,微信指数能够帮助大家看到关键词在微信内的热度情况,

  简介:只能从QQ 手机端里打开,以iphone手机为例,点开QQ动态栏里的搜索框,就会看到框右下角有QQ指数的入口,基于QQ的数据,能够帮助大家看到关键词在QQ内的

  ,热度情况据我观察主要来自QQ里的看点、兴趣部落等公开数据形成的综合分析。缺点是只能在手机打开,而且一些小众的关键词没被收录。

  用于衡量中国移动互联网渠道新媒体(主要指两微一端)的传播能力, 此指数反映该新媒体主体的热度和发展趋势,新榜有微信公众号、微博、PGC视频、头条、蜻蜓FM、西瓜视频、知乎等多个平台数据的榜单。缺点是对小号的覆盖较少。

  ,每日更新,目前有得到、豆瓣时间、开氪、小密圈、饭团、知乎live,分答等付费平台的排行,主要以订阅人数来做排行。

  简介:头条指数是今日头条推出的一款数据公共服务产品。不同于微信指数、百度指数和微指数等指数产品,头条指数

  ,在内容创作、舆情监控、精准营销等应用场景下,为用户提供关键词的挖掘、热点事件分析和行业报告下载等服务,也可以帮助你找到吸引人的标题。缺点就是没有区分PC和移动端,而且关键词的相关文章比较少,年份最多只能选到2016年1月1日。

  ,并按时间排序,可以直接在电脑浏览。缺点是文章不能及时抓取和更新,而且抓取的微信公众号大多是一些大号,缺乏中小号的一些数据。

  ,通过关键词的热议度,以及行业/类别的平均影响力,微信群营销推广方法来反映微博舆情或账号的发展走势,功能类似百度指数,缺点是有时实时趋势的指数会显示没有数据,最好与其他数据结合起来看。

  等,能看一些关键字的热度指数情况。缺点是部分关键词没有覆盖,有的功能需要付费才能开启,还有一些功能需要相关部门才能开启,这个感兴趣的可以自己看看,一些功能我也没用过不好介绍太多。

  ,用来看微博大号们的粉丝用户画像,共同关注等,众所周知微信公众号粉丝数据微信是没有公开的,只能曲线救国通过他们微博的粉丝预判一下,当然数据肯定会有误差,不过好歹有个底,了解他们的粉丝大概群体都是什么样的。缺点是需要付费,不过注册时候有送挺多抵用券,分析量不是很大的话够用了。

  设有关注指数、成交指数等考量标准,并有销售上升榜、销售热门排行、搜索上升榜、搜索热门排行、品牌上升榜、品牌热门排行等排行榜。

  ,这里可以获取以阿里电商数据为核心的分析报告及相关地区与市场信息。另外阿里指数目前上线了区域指数和行业指数,未来还会上线数字新闻、专题观察等模块。另外还有一个工具是生意参谋,不过我没用过,主要针对卖家的,感兴趣的可以看看。

  (优酷指数,不过优酷指数在维护中,目前只有优酷指数排行榜)简介:数据由爱奇艺大脑提供,基于爱奇艺视频数据的分析工具。附有

  ,视频热播趋势、设备与地域热度分布。视频看点,基于图像识别技术的场景、明星看点分析。舆情分析,爱奇艺平台内观影与社交UGC分析。受众画像,观影用户自然属性、兴趣偏好。

  简介:可以看完美志愿统计的各省份高校的就业综合排名、知名度排名、竞争力排名、薪酬排名、妹纸最多排名。缺点是

  简介:这些平台都有一个共同点,就是大家可能都有接触甚至注册过,很可能留下痕迹。而且搜索不只是搜索名字,还可以叠加上你所知道他名字以外的其他信息,这样可以更精确查找,比如名字+公司,名字+他所在地,名字+他学校,QQ号+学校等,查询是否有私人信息。

  简介:以我所在的厦门人才服务中心网站为例,只要你查询这个人有在厦门办理档案存档的人,在厦门的人才服务中心网站上就能通过他名字查询到

  ,虽然信息不算多,但身份证前十位已经能看出被查人身份证所在地的家乡具体地址(身份证1-6位数)和年龄了(身份证7-10位数)。

  嗯,基本上合法合规的工具来源都在这里,一些不太合规矩的来源就不推荐了,如果有对哪方面好奇或还有哪些好用的工具遗漏的可以告诉我。

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